Sztuczna inteligencja w pracy nauczyciela – szanse, ograniczenia i możliwości zastosowania w ocenianiu

Autor

DOI:

https://doi.org/10.24917/20833296.221.1

Słowa kluczowe:

automatyzacja, edukacja, nauczyciel, ocenianie, , personalizacja nauczania, sztuczna inteligencja, technologie edukacyjne

Abstrakt

Artykuł podejmuje problem wykorzystania sztucznej inteligencji w edukacji z perspektywy pracy nauczyciela, łącząc przegląd literatury z próbą praktycznej weryfikacji możliwości zastosowania AI w ocenianiu wypowiedzi pisemnych. W pierwszej części omówiono główne obszary, w których technologie oparte na AI mogą wspierać nauczyciela, przede wszystkim personalizację nauczania, przygotowywanie materiałów dydaktycznych, analizę postępów uczniów oraz automatyzację wybranych zadań administracyjnych i organizacyjnych. Zwrócono także uwagę na strukturę czasu pracy nauczycieli, która pokazuje, że znaczna część ich obowiązków obejmuje czynności powtarzalne i czasochłonne, potencjalnie podatne na optymalizację. W drugiej części, empirycznej, przedstawiono eksperyment polegający na wy-korzystaniu dużego modelu językowego do odtworzenia logiki oceniania prac studenckich ocenionych wcześniej przez nauczyciela akademickiego. Wyniki wskazują, że AI stosunkowo trafnie odwzorowuje proces oceniania, zwłaszcza w zadaniach o bardziej uporządkowanej strukturze. Jednak w przypadku oceniania tekstów wymagających pogłębionej refleksji, interpretacji i uchwycenia subtelnych różnic jakościowych ujawnia ograniczenia i błędy. Wnioski prowadzą do stwierdzenia, że sztuczna inteligencja może stanowić wartościowe narzędzie wspierające nauczyciela, lecz nie powinna zastępować jego osądu pedagogicznego, doświadczenia i kompetencji relacyjnych.

Biogram autora

Julia Mucha - Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Julia Mucha, studentka czwartego roku jednolitych studiów magisterskich na kierunku pedagogika przedszkolna i wczesnoszkolna. Jej główne zainteresowania naukowo-badawcze koncentrują się wokół wykorzystania nowych technologii w edukacji, innowacji edukacyjnych i sztucznej inteligencji. Zdobyte doświadczenie i umiejętności wykorzystuje również w życiu zawodowym, łącząc studiowanie teoretycznych aspektów pedagogiki z realną pracą z uczniem.

Bibliografia

Berkowicz, A. (2025). Sztuczna inteligencja w organizacjach edukacyjnych: narzędzia, obszary wdrażania oraz korzyści i ryzyka stosowania AI. AI w organizacjach publicznych: rozwój, zastosowanie, trendy i wyzwania: perspektywa interdyscyplinarna, 54-66.

Fazlagić, J. (2022). The development of artificial intelligence as a challenge for the education system. Artificial Intelligence (AI) as a Megatrend Shaping Education. How to Prepare for the Socio-Economic Opportunities and Challenges Presented by Artificial Intelligence, 24-37.

Forbes. (2024, 1 lutego). Zbyt duże koszty w firmie? Postaw na automatyzację. Pozyskano z: https://www.forbes.pl/biznes/chmura-obliczeniowa-przyspiesza-procesy-i-zmniejsza-koszty/87mwj4t

Grand View Research. (2024). AI in education market size, share & trends analysis report by component, by development, by technology (NLP, ML), by application (intelligent tutoring system, learning platform & virtual facilitators), by end use, by region, and segment forecasts, 2025-2030. Pozyskano z: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-education-market-report

KPMG. (2026, 26 kwietnia). Sztuczna inteligencja w Polsce - krajobraz pełen paradoksów. Pozyskano z: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/pl/pdf/2025/07/pl-Raport-KPMG-w-Polsce-KPMG-AI-Trust-2025-web.pdf.coredownload.inline.pdf

Ministerstwo Edukacji Narodowej. (2025, 16 grudnia). Barbara Nowacka: „Cyfrowa rewolucja w polskich szkołach już się dzieje”. Gov.pl. Pozyskano z: https://www.gov.pl/web/edukacja/barbara-nowacka-cyfrowa-rewolucja-w-polskich-szkolach-juz-sie-dzieje

Modrzewska, J. W. (2024). Sztuczna inteligencja w edukacji - szanse i zagrożenia. Szkoła Specjalna, 85(2), 128-136.

Merta, T., Pacewicz, A. (2010). Jak oceniać uczniów? Wskazówki dla nauczycieli. Kształcenie obywatelskie w szkołach samorządowych. Warszawa: Centrum Edukacji Obywatelskiej.

Owan, V. J., Kinsgley A., Idika D.O., Etta, E.O, Bassey B.A., (2023). Exploring the potential of artificial intelligence tools in educational measurement and assessment. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(8), 1-15.

UNESCO. (2021). AI and education. Guidance for policy-makers. Paris: UNESCO.

Walusiak, Ł., Ryłko, N., Nurtazina, K. (2023). Przemiany cyfrowe w edukacji. EBiŚ, 2(80), 172-181.

Wieteska, M. (2026, 30 marca). Era sztucznej inteligencji. Kompetencje i umiejętności przyszłości - jak zmieni się rynek i edukacja w obliczu rewolucji AI? Infor. Pozyskano z: https://sklep.infor.pl/artykul-era-sztucznej-inteligencji-kompetencje-i-umiejetnosci-przyszlosci-jak-zmieni-sie-rynek-i-edukacja-w-obliczu-rewolucji-ai

WSIP. (2025, 16 maja). Narzędzia AI w codziennej pracy nauczyciela. Edukacja szkolna. Pozyskano z: https://wsip.pl/blog/narzedzia-ai-w-codziennej-pracy-nauczyciela/

Zacher, L. (2011). Konteksty rozwoju edukacji. Horyzonty rozwoju edukacji w dialogu i perspektywie. Warszawa: Difin.

Zalewska-Bochenko, A. (2024). Sztuczna inteligencja w procesie edukacji. Optimum. Economic Studies, 2(116), 194-210.

Zalewski, T. (2020). Definicja sztucznej inteligencji. Prawo sztucznej inteligencji, 1-14.

Zarzecki, L. (2012). Teoretyczne podstawy wychowania. Teoria i praktyka w zarysie. Jelenia Góra: Karkonoska Państwowa Szkoła Wyższa.

Zespół Badań Nauczycieli IBE. (2023). Nauczyciele - menedżerowie czasu na etacie. Warszawa: Instytut Badań Edukacyjnych. Pozyskano z: https://www.ibe.edu.pl/images/prasa/informacja-prasowa-czas-pracy-nauczycieli.pdf

Żabka. (2026, 23 kwietnia). Żabka podpisała strategiczne partnerstwo z Microsoft w obszarze AI. Komunikaty prasowe Żabka Polska. Pozyskano z: https://cdn.zabka.pl/wp-content/uploads/2024/07/11155453/Komunikat_Zabka-podpisala-strategiczne-partnerstwo-z-Microsoft-w-obszarze-AI_11-07-2024.pdf

Pobrania

Opublikowane

2026-06-30

Jak cytować

Mucha, J. (2026). Sztuczna inteligencja w pracy nauczyciela – szanse, ograniczenia i możliwości zastosowania w ocenianiu. Przedsiębiorczość - Edukacja, 22(1), 11–24. https://doi.org/10.24917/20833296.221.1